keras实现word2vec代码

在 Keras 中实现 word2vec 的代码非常简单，只需要使用一个 Embedding 层即可。

首先，您需要准备一个训练集，其中包含了输入序列和输出序列。输入序列是一组单词的序列，输出序列是紧跟在输入序列之后的一个单词。

然后，您可以使用 Embedding 层将输入序列转换为单词嵌入。Embedding 层需要一个大小为（vocab_size，embedding_dim）的权重矩阵，其中 vocab_size 是词汇表的大小（即输入序列中的不同单词的数量），embedding_dim 是嵌入维度（即词向量的维度）。

然后，您可以使用一个或多个 LSTM 层来处理嵌入序列。LSTM 层需要一个输出维度，并且可以有多层。

最后，您可以使用一个 Dense 层来将 LSTM 层的输出转换为预测下一个单词的概率分布。Dense 层需要一个输出维度，即词汇表的大小。

总的来说，Keras 中实现 word2vec 的代码如下所示：

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(LSTM(units=embedding_dim))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=num_epochs)

希